Python | 根据给定的多列表重塑列表

有时候我们需要将一个多列表（多维列表）重塑成另一个形状的多列表，这时候可以利用Python内置函数reshape()来实现。

什么是多列表（多维列表）？

多列表（多维列表）实际上就是列表的列表，例如一个二维列表就是由多个一维列表组成的，一个三维列表就是由多个二维列表组成的，以此类推。

在Python中，我们可以通过以下代码定义一个二维列表：

a = [
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9]
]

reshape()函数

reshape()函数是Python中numpy库的一个函数，它用于重塑一个多列表的形状。

重塑之后的多列表的元素个数必须与原来的相等，只是形状不同。

以下是reshape()函数的语法：

np.reshape(arr, newshape, order='C')

参数说明：

• arr：要重塑的多列表。
• newshape：重塑后的形状，可以是一个整数，也可以是一个元组。
• order：可选参数，表示对多列表进行重塑时的顺序，可以是'C'或'F'。

其中，newshape参数的规则如下：

• 如果它是一个整数，那么我们必须要求多列表的总大小不变。
• 如果它是一个元组，那么它的总大小必须与原多列表的总大小相同。

以下是一个例子：

import numpy as np

a = [
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9]
]
b = np.array(a)
c = np.reshape(b, (9,))
print(c)

输出：

[1 2 3 4 5 6 7 8 9]

在这个例子中，我们首先将a转换为numpy数组，然后将它重塑成了一个形状为(9,)的多列表。最后输出的结果就是一个扁平化的多列表。

完整代码实现

以下是根据给定的多列表重塑列表的完整Python代码：

import numpy as np

def reshape_list(lists, shape):
    # 将多列表转换为numpy数组
    arr = np.array(lists)
    # 对数组进行重塑
    reshaped_arr = np.reshape(arr, shape)
    # 将重塑后的numpy数组转换为多列表
    result = reshaped_arr.tolist()
    return result

测试代码

以下是对上述函数的测试代码：

a = [
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9]
]
b = reshape_list(a, (3, 3))
print(b)

c = [
    [1, 2],
    [3, 4],
    [5, 6],
    [7, 8]
]
d = reshape_list(c, (2, 4))
print(d)

e = [
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9]
]
f = reshape_list(e, (1, 9))
print(f)

输出：

[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
[[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]
[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]]

从输出中可以看出，我们成功地将多列表重塑成了另一个形状的多列表。

总结

reshape()函数是Python中numpy库提供的一个用于重塑多列表形状的函数。

通过上述基本介绍和完整代码实现以及测试代码，我们可以掌握如何使用Python中的reshape()函数来根据给定的多列表重塑列表。